CN113311427B - 一种堆料机堆料过程中料高和安息角测量方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种堆料机堆料过程中料高和安息角测量方法及***。本发明首先在堆料过程中，利用堆料机落料口前方的毫米波雷达设备获取二维数据；然后，利用随机采样一致性的算法估计直线方程参数，得到料堆母线的直线方程，利用斜率计算得出料堆安息角，利用直线方程得到料高；最后，利用卡尔曼滤波方法减轻传感器测量误差、堆料机抖动和料堆上落料的影响，得到料堆的安息角和料高，实现在堆料过程中实时测量料堆安息角和料高的目的，为自动化堆取料提供准确的信息。

Description

一种堆料机堆料过程中料高和安息角测量方法及***

技术领域

本发明涉及堆料机技术领域，特别是涉及一种堆料机堆料过程中料高和安息角测量方法及***。

背景技术

随着控制技术和检测技术的不断发展，工业的自动化程度越来越高，尤其散杂货港口的全自动堆取料成为最近的研究热点。实现堆料机的自动化堆料，首先需要实时获取料堆的安息角和料高，以便及时自动的实现堆料机大臂的俯仰和落料点的更换。实现自动化精准的堆料可以降低操作人员劳动程度，提高堆场的利用率以及落料过程中缩减落料口和料堆的距离以减轻对环境的污染。在全天候堆料过程中，为了能够保证能够实时获取料堆的安息角和料高，采用毫米波雷达测量料高和安息角的方法。

在散杂货堆场中，散杂货的货物主要有块状、颗粒状、粉末状的货物，如矿石、煤炭等，在物料自然下落堆料的过程中，它们颗粒的大小、种类和干湿程度都会使料堆产生不同的安息角，在自动化堆取料的过程中，需要根据安息角和料高进行实时的三维建模，因此，实时测量各种不同材料料堆的安息角和料高至关重要。

目前，在实际的自动化堆料过程中，实时检测料堆高度和安息角的方式主要有三种，分别是采用红外的方式、单线激光雷达的方式和视觉的方式。红外测量的方式局限于散杂货堆场中物料的种类，比如黑色的煤炭无法测量，实用性比较差。单线激光雷达的方式受限于雨雪和粉尘的影响，无法全天候长时间的工作，需要占用劳动力随时准备进行雷达的清洁工作。视觉的方式不适合散料堆场二十四小时工作的情况，在夜晚的工况下受限于光线的影响，实际使用效果较差。采用毫米波雷达的方式能够实现全天候的不同散杂货的安息角和料高的测量，在自动化堆料过程中，如何实时的检测料堆的料高和安息角是自动化堆场一个急需解决的重要问题。

发明内容

为了克服上述问题，本发明提供了一种堆料机堆料过程中料高和安息角测量方法及***，实现在堆料过程中实时测量料堆安息角和料高的目的，为自动化堆取料提供准确的信息。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种堆料机堆料过程中料高和安息角测量方法，包括：

利用毫米波雷达获取料堆表面的二维数据；

将所述二维数据进行坐标系转换，得到在堆料机坐标系中的二维数据；

利用随机采样一致性拟合直线的算法对转换后的二维数据进行处理，得到初始料高和安息角；

利用卡尔曼滤波的算法对初始料高和安息角进行处理，得到滤波后的料高和安息角。

进一步地，所述毫米波雷达的坐标系Y轴与堆料机的大臂中轴线平行并且指向远端，所述毫米波雷达的坐标系X轴与堆料机的大臂中轴线垂直并且指向地面，堆料机的坐标系原点是堆料机的旋转中心轴和堆场地面的交点。

进一步地，所述利用随机采样一致性拟合直线的算法对转换后的二维数据进行处理，得到初始料高和安息角，具体包括：

设置迭代次数、采样点数和容差值；

随机采样二维数据中的两个点，并计算两个点的拟合直线；

统计距离所述拟合直线在所述容差值范围内的点，为局内点数；

达到迭代次数之后，选取局内点数最多的拟合直线为最终拟合直线；

根据所述最终拟合直线确定初始料高和安息角。

进一步地，所述根据所述最终拟合直线确定初始料高和安息角，具体包括：

所述最终拟合直线的斜率的反正切为料堆的初始安息角；

计算落料点的横坐标；

将所述横坐标带入所述最终拟合直线，计算得到初始料高。

本发明还提供了一种堆料机堆料过程中料高和安息角测量***，包括：

二维数据计算模块，用于利用毫米波雷达获取料堆表面的二维数据；

转换模块，用于将所述二维数据进行坐标系转换，得到在堆料机坐标系中的二维数据；

数据处理模块，用于利用随机采样一致性拟合直线的算法对转换后的二维数据进行处理，得到初始料高和安息角；

滤波模块，用于利用卡尔曼滤波的算法对初始料高和安息角进行处理，得到滤波后的料高和安息角。

进一步地，所述毫米波雷达的坐标系Y轴与堆料机的大臂中轴线平行并且指向远端，所述毫米波雷达的坐标系X轴与堆料机的大臂中轴线垂直并且指向地面，堆料机的坐标系原点是堆料机的旋转中心轴和堆场地面的交点。

进一步地，所述数据处理模块具体包括：

设置单元，用于设置迭代次数、采样点数和容差值；

拟合单元，用于随机采样二维数据中的两个点，并计算两个点的拟合直线；

统计单元，用于统计距离所述拟合直线在所述容差值范围内的点，为局内点数；

选取单元，用于达到迭代次数之后，选取局内点数最多的拟合直线为最终拟合直线；

确定单元，用于根据所述最终拟合直线确定初始料高和安息角。

进一步地，所述确定单元具体包括：

横坐标计算子单元，用于计算落料点的横坐标；

初始料高计算子单元，用于将所述横坐标带入所述最终拟合直线，计算得到初始料高。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明首先在堆料过程中，利用堆料机落料口前方的毫米波雷达设备获取二维数据；然后，利用随机采样一致性的算法估计直线方程参数，得到料堆母线的直线方程，利用斜率计算得出料堆安息角，利用直线方程得到料高；最后，利用卡尔曼滤波方法减轻传感器测量误差、堆料机抖动和料堆上落料的影响，得到料堆的安息角和料高，实现在堆料过程中实时测量料堆安息角和料高的目的，为自动化堆取料提供准确的信息。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例堆料机堆料过程中料高和安息角测量方法的流程图；

图2为毫米波雷达安装位置、毫米波雷达坐标系和堆料机坐标系示意图；

图3为毫米波雷达数据(斜线为拟合直线，垂直的直线为堆料机落料口位置)；

图4为料高滤波前后数据；

图5为安息角滤波前后数据。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

如图1所示，本发提供了一种堆料机堆料过程中料高和安息角测量方法包括以下步骤：

步骤101：利用毫米波雷达获取料堆表面的二维数据。

毫米波雷达的坐标系Y轴与堆料机大臂中轴线保持平行并且指向远端，X轴与大臂中轴线垂直并且指向地面，自身坐标系原点定义为O，堆料机的坐标系原点是堆料机的旋转中心轴和堆场地面的交点，将其定义为O₀，Y₀轴与回转中心重合并垂直于地面，X₀轴始终平行于地面，X₀O₀Y₀和XOY坐标系平面随着大臂的旋转而旋转，对正在落料的料堆进行探测，获取连续的5帧二维数据，同时通过编码器获取当前堆料机的俯仰角和回转角。

步骤102：将所述二维数据进行坐标系转换，得到在堆料机坐标系中的二维数据。

为了对堆场中料堆的安息角和料高进行测量，料堆上的被测目标点P(X,Y)相对毫米波雷达坐标系XOY转换到堆料机基坐标系X₀O₀Y₀中，首先进行逆时针旋转，通过编码器获取当前堆料机大臂的俯仰角，大臂水平时是零度，抬大臂俯仰角为正，降大臂俯仰角为负，旋转角为90°加上堆料机当前的俯仰角，根据旋转角进行旋转，然后进行平移，已知毫米波雷达坐标原点沿大臂中轴线到堆料机旋转中轴线的距离，旋转中心到地面的高度，可以得到X和Y轴方向的平移量，最终经过旋转和平移，得到在堆料机坐标系X₀O₀Y₀中的二维数据。

步骤103：利用随机采样一致性拟合直线的算法对转换后的二维数据进行处理，得到初始料高和安息角。

首先，设置迭代次数、每次采样点数和容差值，通过随机采样两个点，计算两个点的直线方程，在容差范围内，找出距离拟合直线容差范围的点，并***内点的个数，所有的迭代完成以后，选取拥有局内点个数最多的直线为数据的拟合直线，直线斜率的反正切得到料堆的安息角，落料点在堆场的横坐标可以由俯仰角和落料口到旋转中心轴的距离求出，将横坐标代入直线方程可得出实时料高，实现堆料机堆料过程中安息角和料高的实时测量。

步骤104：利用卡尔曼滤波的算法对初始料高和安息角进行处理，得到滤波后的料高和安息角。

具体实施例：

毫米波雷达的安装位置、毫米波雷达坐标系和堆料机坐标系如图2所示，毫米波雷达的坐标系Y轴与堆料机大臂中轴线保持平行指向远端，X轴与大臂中轴线垂直并且指向地面，堆料机的坐标系原点是堆料机的旋转中心轴和地面的交点，定义为O₀，Y₀轴与旋转中心轴重合并垂直于地面，X₀轴始终平行于堆场地面，X₀O₀Y₀和XOY坐标系平面随着大臂的旋转而旋转，对正在落料的料堆进行探测，获取连续的5帧二维数据，同时通过编码器获取当前堆料机的俯仰角和回转角。两个坐标系的相对位置如图2所示，为了进行安息角和料高的测量，料堆上的被测目标点P(X,Y)相对毫米波雷达坐标系转换到堆料机基坐标系X₀Y₀中，首先进行逆时针旋转，通过编码器获取当前堆料机大臂的俯仰角θ＝1.05°，大臂水平时是零度，抬大臂俯仰角为正，降大臂俯仰角为负，设置旋转角为90度加上堆料机当前的俯仰角进行旋转，总共旋转91.05°，旋转公式为：

x₁＝x*cos((90+θ)*180/π)+y*sin((90+θ)*180/π)

y₁＝y*cos((90+θ)*180/π)-x*sin((90+θ)*180/π)

其中(x,y)是毫米波获得的目标点，(x₁,y₁)是经过旋转之后的目标点，从而得到旋转后的数据；然后进行平移，毫米波雷达坐标原点沿大臂中轴线方向到堆料机旋转中轴线的距离L：

L＝50*cos(θ*180/π)

其中50是大臂的长度，旋转中心到毫米波雷达的垂直距离H为：

H＝50*sin(θ*180/π)

旋转中心到地面的垂直高度是13.3m，进行如下平移：

x₀＝x₁+L

y₀＝y₁+13.3+H

最终经过旋转和平移，得到堆料机坐标系中的测量点(x₀,y₀)，如图3所示。利用随机采样一致性拟合直线对所得到的料堆的二维数据进行处理，首先，设置迭代100次、每次采样两个点、容差值为0.5，计算每采样两个点的直线方程：y＝ax+b，在容差范围内，找出距离拟合直线容差范围的点，并***内点的个数，所有的迭代完成以后，选取拥有局内点个数最多的直线为数据的拟合直线y＝-0.7959x+41.38，直线斜率的反正切就是料堆的安息角,可由公式：angle＝-arctan(-0.7959*180/π)求得angle＝38.53°，落料点在堆场的横坐标可以由俯仰角和落料口到旋转中心轴的距离求出x＝50*cos(θ*180/π)，将横坐标代入直线方程可得出料高为6.91m，实现堆料机堆料过程中安息角和料高的实时测量。拟合结果如图3所示，其中斜线是毫米波雷达采集数据的拟合直线，垂直的直线是落料口在堆场坐标系中的落料位置所在的直线，拟合直线斜率的反正切就是料堆的安息角，拟合直线和落料口位置所在直线的交于一点，该点纵坐标就是料堆的高度。利用卡尔曼滤波算法对所得到的料堆的安息角和料高进行处理，设置合适的测量噪声方差R＝4e-4，***噪声方差Q＝1e-5,X(0)＝6.8，P(0)＝1；有以下公式：

K(i)＝P(i-1)/(P(i-1)+R)

X(i)＝X(i-1)+K(i)*(data(i)-X(i-1))

P(i)＝P(i-1)-K(i)*P(i-1)+Q

其中K(i)是当前时刻测量的卡尔曼增益，X(i)是当前时刻的最优值，data(i)是当前时刻的测量值，P(i)为当前时刻误差方差，i-1表示上一时刻。料高和料高滤波结果如图4和图5所示。在堆料过程中，毫米波雷达的数据存在一定的测量误差并且堆料机会存在抖动，对测量的结果造成影响较大，经过卡尔曼滤波的处理得到平滑的安息角和料高的测量值，最终实现在堆料过程中实现安息角和料高的测量。

本发明还提供了一种堆料机堆料过程中料高和安息角测量***，包括：

二维数据计算模块，用于利用毫米波雷达获取料堆表面的二维数据；

转换模块，用于将所述二维数据进行坐标系转换，得到在堆料机坐标系中的二维数据；

数据处理模块，用于利用随机采样一致性拟合直线的算法对转换后的二维数据进行处理，得到初始料高和安息角；

滤波模块，用于利用卡尔曼滤波的算法对初始料高和安息角进行处理，得到滤波后的料高和安息角。

其中，所述数据处理模块具体包括：

设置单元，用于设置迭代次数、采样点数和容差值；

拟合单元，用于随机采样二维数据中的两个点，并计算两个点的拟合直线；

统计单元，用于统计距离所述拟合直线在所述容差值范围内的点，为局内点数；

选取单元，用于达到迭代次数之后，选取局内点数最多的拟合直线为最终拟合直线；

确定单元，用于根据所述最终拟合直线确定初始料高和安息角。

其中，所述确定单元具体包括：

横坐标计算子单元，用于计算落料点的横坐标；

初始料高计算子单元，用于将所述横坐标带入所述最终拟合直线，计算得到初始料高。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的***而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (6)

1.一种堆料机堆料过程中料高和安息角测量方法，其特征在于，包括：

利用毫米波雷达获取料堆表面的二维数据；

将所述二维数据进行坐标系转换，得到在堆料机坐标系中的二维数据；

利用随机采样一致性拟合直线的算法对转换后的二维数据进行处理，得到初始料高和安息角；

利用卡尔曼滤波的算法对初始料高和安息角进行处理，得到滤波后的料高和安息角；

所述利用随机采样一致性拟合直线的算法对转换后的二维数据进行处理，得到初始料高和安息角，具体包括：

设置迭代次数、采样点数和容差值；

随机采样二维数据中的两个点，并计算两个点的拟合直线；

统计距离所述拟合直线在所述容差值范围内的点，为局内点数；

达到迭代次数之后，选取局内点数最多的拟合直线为最终拟合直线；

根据所述最终拟合直线确定初始料高和安息角。

2.根据权利要求1所述的堆料机堆料过程中料高和安息角测量方法，其特征在于，所述毫米波雷达的坐标系Y轴与堆料机的大臂中轴线平行并且指向远端，所述毫米波雷达的坐标系X轴与堆料机的大臂中轴线垂直并且指向地面，堆料机的坐标系原点是堆料机的旋转中心轴和堆场地面的交点。

3.根据权利要求1所述的堆料机堆料过程中料高和安息角测量方法，其特征在于，所述根据所述最终拟合直线确定初始料高和安息角，具体包括：

所述最终拟合直线的斜率的反正切为料堆的初始安息角；

计算落料点的横坐标；

将所述横坐标带入所述最终拟合直线，计算得到初始料高。

4.一种堆料机堆料过程中料高和安息角测量***，其特征在于，包括：

二维数据计算模块，用于利用毫米波雷达获取料堆表面的二维数据；

转换模块，用于将所述二维数据进行坐标系转换，得到在堆料机坐标系中的二维数据；

数据处理模块，用于利用随机采样一致性拟合直线的算法对转换后的二维数据进行处理，得到初始料高和安息角；

滤波模块，用于利用卡尔曼滤波的算法对初始料高和安息角进行处理，得到滤波后的料高和安息角；

所述数据处理模块具体包括：

设置单元，用于设置迭代次数、采样点数和容差值；

拟合单元，用于随机采样二维数据中的两个点，并计算两个点的拟合直线；

统计单元，用于统计距离所述拟合直线在所述容差值范围内的点，为局内点数；

选取单元，用于达到迭代次数之后，选取局内点数最多的拟合直线为最终拟合直线；

确定单元，用于根据所述最终拟合直线确定初始料高和安息角。

5.根据权利要求4所述的堆料机堆料过程中料高和安息角测量***，其特征在于，所述毫米波雷达的坐标系Y轴与堆料机的大臂中轴线平行并且指向远端，所述毫米波雷达的坐标系X轴与堆料机的大臂中轴线垂直并且指向地面，堆料机的坐标系原点是堆料机的旋转中心轴和堆场地面的交点。

6.根据权利要求4所述的堆料机堆料过程中料高和安息角测量***，其特征在于，所述确定单元具体包括：

横坐标计算子单元，用于计算落料点的横坐标；

初始料高计算子单元，用于将所述横坐标带入所述最终拟合直线，计算得到初始料高。

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